[参考]ゼロから作るDeep Learning(p130) ディープラーニングの実験においては、 グラフ描画やデータの可視化が重要になる。 グラフ描画のためのライブラリMatplotlibを使えば、 簡単にグラフの描画やデータの可視化が簡単に行える。 Matplotlibの基本的な使い方。 「y=2x」を例に、描画のために以下のような値を指定する。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 描画範囲の指定 # x = np.arange(x軸の最小値, x軸の最大値, 刻み) x = np.arange(0, 6, 0.1) # 計算式 y = 2 * x # 横軸の変数。縦軸の変数。 plt.plot(x, y) # 描画実行 plt.show() 以下のように描画出力される。 計算式を変えてみる 実際に「y=2x」以外の計
![[python]グラフ描画のためのライブラリMatplotlibの使い方 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f12977a840f47bd7bf4f3b7520af90905545c0ed/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCcHl0aG9uJTVEJUUzJTgyJUIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJTk1JUU2JThGJThGJUU3JTk0JUJCJUUzJTgxJUFFJUUzJTgxJTlGJUUzJTgyJTgxJUUzJTgxJUFFJUUzJTgzJUE5JUUzJTgyJUE0JUUzJTgzJTk2JUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJUFBTWF0cGxvdGxpYiVFMyU4MSVBRSVFNCVCRCVCRiVFMyU4MSU4NCVFNiU5NiVCOSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MzAzZWQwMzk5NmMxMjZlNDA2ZGIwOWI5YThjMTE4ZTY%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwbmFtaXRvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9NDI4NWE1NWQ1MmVmNjJjYWQ5ZjQ4NGU0NDg1OTI3YWI%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D3322d4eaa5c6cc0b25780202cce7492d)